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概念漂移數據流集成分類算法綜述
杜詩語; 韓萌; 申明堯; 張春硯; 孫蕊 北方民族大學計算機科學與工程學院; 銀川750021
關鍵詞：動態數據流 集成 分類 概念漂移 增量學習
摘要：針對概念漂移數據流集成分類算法的基本概念、相關工作、適用范圍及優缺點等方面進行具體闡述,重點分析突變型、漸變型、重復型和增量型集成分類算法,以及集成分類中的Bagging、Boosting、基分類器組合學習策略與在線學習、基于塊的集成、增量學習關鍵技術,指出現階段概念漂移數據流集成分類算法所需解決的主要問題,并對集成基分類器的動態更新與加權組合、多類型概念漂移的快速檢測等研究方向進行分析和展望。
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